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《基于OpenCV的大葉黃楊葉片特征視頻圖像檢測.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在應(yīng)用文檔-天天文庫。
1、廣東農(nóng)業(yè)科學(xué)2014年第4期173基于OpenCV的大葉黃楊葉片特征視頻圖像檢測鄧漢陽，趙東，鄭嫦娥(北京林業(yè)大學(xué)工學(xué)院，北京100083)摘要：選用常用觀賞性植物大葉黃楊的葉片作為待檢測的苗圃苗木，基于OpenCV進(jìn)行關(guān)于大葉黃楊葉片檢測識別程序的編寫，訓(xùn)練得到了檢測大葉黃楊葉片級聯(lián)的Boosted分類器，通過檢測Haar特征，旨在找到一種能夠從復(fù)雜背景視頻圖像中檢測大葉黃楊葉片的動態(tài)檢測方法，滿足苗圃除草機的檢測識別要求。通過試驗檢測的數(shù)據(jù)和實際測試的結(jié)果證實，基于OpenCV的特征物體檢測方法對
2、復(fù)雜背景視頻圖像中的大葉黃楊葉片檢測是可行的．也是較簡便的。關(guān)鍵詞：大葉黃楊；計算機視覺；OpenCV中圖分類號：$687．9；TP391．41文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1004—874X(2014)04—0173—03EuonymusjaponicusleafcharacteristicsvideoimagedetectionbasedonOpenCVDENGHan—yang，ZHAODong，ZHENGChang-e(SchoolofTechnology，BeijingForestryUnivers
3、ity，Bering100083，China)Abstract：ThisarticleselectedandusedleavesofacommonornamentalplantEuonymusjapomcusasdetectednurserystock，basedontheOpenCV，wroeaprogramwhichcoulddetectandidentifyE．japonicusleaf,throughtraining，BoostedclassifiertodetectE．japonicuswa
4、sobtained，andbydetectingtheHaarcharacteristics，foundoutadynamicdetectionmethodwhichcoulddetecttheE．japonicusleavesfromcomplexbackgroundvideoimage，besatisfiedwiththerequirementsofthedetectionandidentificationofweedinginnursery．Confirmedbytestdataandtheac
5、tualtestresults，thisobjectdetectionmethodisfeasibleandconvenient．Keywords：Euonymusjaponicas；computervision；OpenCV苗圃雜草對苗木的危害眾所周知，使用化學(xué)藥劑清其存在時間較長，形狀穩(wěn)定，并且大部分葉片的形狀為除雜草會污染環(huán)境，而采用傳統(tǒng)的機械方式除草效率扁平狀．適合進(jìn)行數(shù)字圖像的采集和處理【II。低。為降低苗圃除草的勞動強度，實現(xiàn)苗圃除草機械智目前檢測識別葉片的方法主要有兩類：一類是能化和自動
6、化是當(dāng)前苗圃除草機械研究的重要課題之Ingrouille等提出的基于葉片輪廓的識別方法，另一類一，其核心是利用機器視覺技術(shù)高效、準(zhǔn)確地分辨雜草。是杜吉祥等提出的基于葉脈文理的識別方法l21。這些苗圃育苗時。苗木的種類是確定的，但雜草的種類較多，方法通常都是針對單一背景下的靜態(tài)圖片進(jìn)行檢測識雜草檢測識別系統(tǒng)必須識別多種雜草類型，這對識別效別，而苗圃除草機是在復(fù)雜背景下的連續(xù)動態(tài)識別，應(yīng)率和精度的要求都比較高。本研究采取排除法，設(shè)計的采取特征視頻圖像分析方法。通過對目前特征視頻圖識別系統(tǒng)檢測某一種確定類型
7、的苗木，如果不是苗木，像分析方法的研究，基于OpenCV視頻圖像識別方法就確定是雜草，除草機進(jìn)行清除。這樣既降低了識別難比較適合，由于OpenCV由一系列輕量級而且高效的C度，也提高了識別效率和精度。植物識別所采用的特征函數(shù)和少量C++類構(gòu)成，同時提供了Python、Ruby、通常涉及到花、種子、葉和枝干等部分，本研究以植物葉MATLAB等語言的接口，能夠很好地實現(xiàn)視頻圖像處片作為識別的依據(jù)，因為葉子是植物相對穩(wěn)定的器官，理和計算機視覺方面的很多通用算法l。因此，本研究選用常用觀賞性植物大葉黃楊的葉片
8、作為待檢測的苗收稿日期：2013—08—19圃苗木，基于OpenCV進(jìn)行了關(guān)于大葉黃楊檢測識別基金項目：國家自然科學(xué)基金(31200544)程序的編寫，訓(xùn)練得到了檢測大葉黃楊葉片級聯(lián)的作者簡介：鄧漢陽(1989一)，男，在讀碩士生，E—mail：denghanBoosted分類器，通過檢測Haar特征，旨在找到一種能yang623@126．com夠從復(fù)雜背景視頻圖像中檢測大葉黃楊葉片的動態(tài)檢通訊作者：趙東(1968一)，男，博士，教授，E—mail：zh
